常州江苏大学工程技术研究院
Changzhou Engineering and Technology Institute of Jiangsu University
1、 技术先进性
深度学习在人工智能领域取得了前所未有的性能，但是由于深度模型的复杂性，使得其在移动设备、边缘设备、实时系统等计算和存储等资源受限的实际应用中部署成为难点和痛点。本技术面向口罩遮挡的人脸识别，提出一种基于知识蒸馏的模型压缩技术，学习得到的轻量级学生模型可以应用部署到资源受限的边缘计算平台。
2、 技术成熟度
该技术是基于深度模型压缩的知识蒸馏，提出的一种面向边缘智能的口罩遮挡人脸识别新技术。知识蒸馏是近几年模型压缩研究的热点，是一种简单、有效的模型压缩技术，已被google、百度和腾讯等公司研发使用。
3、 知识产权情况
本技术依托江苏大学已获得国家自然基金资助
4、 预期效益及希望合作的企业类型
本技术是一种边缘智能算法，可以用于边缘计算平台的人脸和图像识别。
